在 AWS 云环境中，成本异常往往源于资源误配置，如闲置的 EC2 实例和未附加的 EBS 卷。这些资源虽未被有效利用，却持续产生计费，导致账单峰值突然飙升。根据 AWS 官方数据，优化此类闲置资源可节省高达 30% 的月度支出。本文聚焦于构建自动化修复管道，利用 Cost Explorer API 检测异常，并通过 Lambda 函数执行修复操作，实现高效的成本治理。
问题分析：成本异常的常见成因
AWS 账单峰值多源于运维疏忽引发的资源浪费。闲置 EC2 实例指那些 CPU 利用率长期低于 10% 或处于 stopped 状态的计算资源，它们虽不消耗计算费用，但关联的 EBS 卷仍按容量计费。未附加 EBS 卷则处于 available 状态，未挂载到任何实例，却每月按 GB 收取存储费。举例而言，一个 100 GB 的未附加 gp3 卷在 us-east-1 区域每月约 10 美元，若账户中有数十个此类卷，累积成本可达数百美元。
证据显示，Gartner 报告指出，73% 的企业云支出超标，主要因闲置资源未及时清理。AWS Cost Explorer 可通过历史数据分析，识别 EC2 和 EBS 服务下的异常增长，例如当月 EBS 存储费用较上月增加 50% 时触发警报。这类异常往往不是业务增长所致，而是配置遗漏的结果，如开发环境实例终止后 EBS 未删除。
解决方案架构：自动化检测与修复
核心架构采用事件驱动模式：CloudWatch Events 定时触发 Lambda 函数，函数先调用 Cost Explorer API 查询近期成本数据，若检测到异常（如 EBS 费用峰值），则切换到 EC2 API 执行修复。整个管道无需人工干预，支持 dry_run 模式测试，确保安全。
关键组件包括：
- Cost Explorer API：用于成本查询和异常检测，支持按服务、时间粒度过滤。
- Lambda 函数：Python 运行时，集成 boto3 SDK 执行资源扫描和操作。
- SNS 通知：修复前后发送报告，便于审计。
- CloudWatch Logs：记录执行日志，支持告警。
此架构的优势在于可扩展性强，可轻松集成到现有 CI/CD 流程中。相比手动审查，它将响应时间从几天缩短至分钟级。
实现步骤：从检测到修复
1. Cost Explorer 异常检测
首先，配置 Lambda 函数调用 get_cost_and_usage API，查询过去 7 天的 EBS 和 EC2 成本。设置阈值：若 EBS 费用超过预算 20%，视为异常。
示例代码片段（boto3）：
import boto3
from datetime import datetime, timedelta
ce = boto3.client('ce')
end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=7)
response = ce.get_cost_and_usage(
TimePeriod={'Start': start_date.strftime('%Y-%m-%d'), 'End': end_date.strftime('%Y-%m-%d')},
Granularity='DAILY',
Metrics=['UnblendedCost'],
GroupBy=[{'Type': 'DIMENSION', 'Key': 'SERVICE'}]
)
ebs_cost = next((group['Metrics']['UnblendedCost']['Amount'] for group in response['ResultsByTime'][0]['Groups'] if group['Keys'][0] == 'Amazon Elastic Block Store'), 0)
if float(ebs_cost) > 50:
pass
此查询返回每日成本，按服务分组，便于 pinpoint 峰值来源。“AWS Cost Explorer 提供细粒度账单分析，支持预算告警。”（引用自 AWS 文档）
2. Lambda 修复脚本：清理闲置资源
检测到异常后，函数扫描 EC2 实例和 EBS 卷。
- 闲置 EC2：查询 describe_instances，过滤 CPUUtilization < 10% 的 running 实例，或 stopped 实例超过 14 天。使用 stop_instances API 停止它们。
- 未附加 EBS：查询 describe_volumes，过滤 State='available' 且 CreateTime > retention_days 的卷。先 create_snapshot 备份，然后 delete_volume。
完整脚本逻辑：
def cleanup_resources(region, retention_days=14, dry_run=True):
ec2 = boto3.client('ec2', region_name=region)
volumes = ec2.describe_volumes(Filters=[{'Name': 'status', 'Values': ['available']}])['Volumes']
for vol in volumes:
create_time = vol['CreateTime']
if (datetime.now(vol['CreateTime'].tzinfo) - create_time).days > retention_days:
if any(tag['Key'] == 'DoNotDelete' and tag['Value'] == 'true' for tag in vol.get('Tags', [])):
continue
if not dry_run:
snapshot = ec2.create_snapshot(VolumeId=vol['VolumeId'], Description=f"Auto-backup {vol['VolumeId']}")
ec2.delete_volume(VolumeId=vol['VolumeId'])
print(f"Deleted {vol['VolumeId']}")
else:
print(f"[DRY_RUN] Would delete {vol['VolumeId']}")
instances = ec2.describe_instances(Filters=[{'Name': 'instance-state-name', 'Values': ['running']}])['Reservations']
for res in instances:
for inst in res['Instances']:
if inst.get('CpuUtilization', 0) < 10:
if not dry_run:
ec2.stop_instances(InstanceIds=[inst['InstanceId']])
print(f"Stopped {inst['InstanceId']}")
部署时，将此函数设置为 EventBridge 规则触发，每日执行一次。
3. IAM 权限配置
为 Lambda 角色授予最小权限：
- ce:GetCostAndUsage
- ec2:DescribeVolumes, ec2:DescribeInstances, ec2:CreateSnapshot, ec2:DeleteVolume, ec2:StopInstances
- sns:Publish
使用 IAM Policy Simulator 测试，避免过度授权。
可落地参数与清单
参数配置
- Retention Days：EBS 保留期 7-30 天，建议 14 天平衡数据恢复与成本。
- Utilization Threshold：EC2 CPU < 10%，内存 < 20%，基于 Compute Optimizer 推荐。
- Dry Run：初始 7 天启用，观察日志无误后关闭。
- Timeout：Lambda 15 分钟，处理大账户分批（每批 50 资源）。
- Region：多区域账户，函数参数化 region。
部署清单
- 创建 Lambda 函数，上传代码包（包含 boto3，无需额外层）。
- 配置 EventBridge 规则：cron(0 2 * * ? *) 每日凌晨 2 点。
- 设置 SNS Topic，订阅管理员邮箱。
- 启用 CloudWatch Alarm：若修复卷数 > 10，触发通知。
- 测试：手动调用 Lambda，验证 dry_run 输出。
- 监控：Dashboard 显示月节省 = ∑(删除卷大小 × $0.10/GB-month × 剩余月)。
回滚策略
- 快照保留 30 天，手动恢复若误删。
- 标签豁免：关键卷加 DoNotDelete=true。
- 分阶段：先通知不删除，确认后自动化。
风险控制与最佳实践
主要风险是误操作导致数据丢失，故始终备份。限额方面，EC2 API 调用上限 40/sec，Lambda 可添加重试逻辑（boto3 retry config）。最佳实践包括：
- 集成 Trusted Advisor，每周审查补充。
- 使用 Savings Plans 覆盖剩余 EC2 负载。
- 定期审计：每月 Cost Explorer 报告验证节省。
通过此管道，企业可实现 20-50% EBS 成本降低，具体取决于资源规模。
监控与扩展
部署后，监控 Lambda 指标：Invocations、Errors、Duration。扩展可添加 RDS 闲置检查，或集成 Budgets API 预预算警报。未来，可用 ML（如 SageMaker）预测峰值。
总之，此自动化管道将成本治理从被动转为主动，确保 AWS 支出高效可控。
资料来源：
- AWS 官方文档：Cost Explorer API 和 EC2 API 参考。
- CSDN 博客：AWS EBS 未挂载资源识别与清理方案（2025-10-30）。
（正文字数约 1250 字）